論文の概要: P-ReMIS: Pragmatic Reasoning in Mental Health and a Social Implication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23247v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 05:10:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.10879
• Title: P-ReMIS: Pragmatic Reasoning in Mental Health and a Social Implication
• Title（参考訳）: P-ReMIS:メンタルヘルスにおける実践的推論と社会的含意
• Authors: Sneha Oram, Pushpak Bhattacharyya,
• Abstract要約: 本研究は,心的健康における実用的現象(具体的意味)と前提(具体的仮定)の修正された定義を提案する。 データセットと提示されたタスクをベンチマークするために、Llama3.1、Mistral、MentaLLaMa、Qwenの4つのモデルを検討します。 実験の結果、MistralとQwenはドメインに相当な推論能力を持っていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.09752906121257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been an increase in recent advancements in the explainability and development of personalized chatbots for mental health. However, the reasoning aspects for explainability and dialogue discourse have not been explored previously for mental health. Hence, we are investigating the pragmatic reasoning capability of large language models (LLMs) in this domain. We introduce P-ReMe dataset, and propose a modified definition for the pragmatic phenomena of implicature (implied meaning) and presupposition (implicit assumption) in mental health. Following the definition, we formulate two tasks in implicature and one task in presupposition. To benchmark the dataset and the presented tasks, we consider four models - Llama3.1, Mistral, MentaLLaMa, and Qwen. The results of the experiments suggest that Mistral and Qwen show substantial reasoning capabilities in the domain. In addition, we also propose StiPRompts to study the stigma around mental health with the state-of-the-art LLMs, GPT-4o mini, Deepseek-chat, and Claude-3.5-haiku. Our evaluated findings show that Claude-3.5-haiku deals with the stigma more responsibly compared to the other two LLMs.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルスのためのパーソナライズされたチャットボットの説明可能性と開発は、近年進歩している。 しかし、説明可能性と対話談話の推論的側面は、これまで精神的な健康のために研究されていない。 そこで我々は,この領域における大規模言語モデル (LLM) の実用的推論能力について検討している。 我々は,P-ReMeデータセットを導入し,心的健康における実用的現象(具体的意味)と前提(単純な仮定)の修正定義を提案する。 定義に従うと、不適応の2つのタスクと前提の1つのタスクを定式化する。 データセットと提示されたタスクをベンチマークするために、Llama3.1、Mistral、MentaLLaMa、Qwenの4つのモデルを検討します。 実験の結果、MistralとQwenはドメインに相当な推論能力を持っていることが示唆された。 また、StiPRomptsを用いて、最先端のLCM、GPT-4o mini、Deepseek-chat、Claude-3.5-haikuを用いて、メンタルヘルスに関するスティグマを研究することを提案する。 以上の結果から,Claude-3.5-haikuは,他の2つのLSMと比較して,より応答性が高いことが示唆された。

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